本文關鍵詞：游戲人工智能關鍵技術研究與應用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,隨著計算機硬件軟件水平的不斷提高,電子游戲行業(yè)特別是網(wǎng)絡游戲以及近兩年的手機游戲也得到了飛速的發(fā)展,市場上各種游戲大作佳作層出不窮,供游戲開發(fā)者選用的各種游戲引擎也在以飛快的速度迭代更新。游戲圖形技術作為游戲開發(fā)的基礎,每年的技術都在更新,一款游戲的好壞與否很大程度上取決于圖形技術,但是隨著圖形技術日趨極致,人們不再滿足于優(yōu)美絢麗的視聽體驗,轉而追求更深層次的游戲內涵,于是游戲可玩性正成為游戲設計中重要的一環(huán),而游戲的可玩性就集中體現(xiàn)在游戲的“人工智能”上。作為實現(xiàn)游戲可玩性的技術核心,以及眾多商業(yè)游戲推廣的賣點,游戲人工智能給予了玩家在游戲中與人工智能角色產(chǎn)生行為和情感交互的方式,將游戲體驗帶入更深層次的境界。 本文對目前主要的游戲人工智能技術行為樹技術進行了介紹和分析,包括介紹行為樹與狀態(tài)機、共享節(jié)點型行為樹以及機器學習與行為樹。本文在現(xiàn)有的行為樹模型基礎上提出了一種基于Q學習算法的非玩家角色行為樹模型。通過在一般行為樹、使用貪婪算法的Q學習行為樹和帶Q條件節(jié)點的Q學習行為樹之間進行性能比較,證明了帶Q條件節(jié)點的Q學習行為樹的優(yōu)越性 本文設計與實現(xiàn)了一種基于Unity3D的通用游戲人工智能引擎。引擎結合了當前主流的游戲人工智能技術,適用于大多數(shù)游戲類型的人工智能開發(fā),為游戲人工智能開發(fā)者提供了便利。本引擎總體架構設計分為三個層面：基礎框架類、智能代理的三大組件模型以及消息系統(tǒng),其中智能代理的結構主要包括決策系統(tǒng)、感知系統(tǒng)和行為系統(tǒng)。引擎同時對基本的游戲人工智能算法進行了封裝,并提供了定制接口,開發(fā)者可以方便的調用相關的算法,也可以自己靈活進行定制化和擴展。
【關鍵詞】：人工智能 電腦游戲 行為樹 AI引擎 Unity3D
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP317;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-6
• 目錄6-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 研究背景9-12
• 1.1.1 人工智能與游戲人工智能9-10
• 1.1.2 不同類型的游戲人工智能10
• 1.1.3 游戲引擎與游戲人工智能10-12
• 1.2 研究的現(xiàn)狀與未來12-14
• 1.2.1 游戲人工智能研究的現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 游戲人工智能研究的未來13-14
• 1.3 論文的研究內容14-15
• 1.4 論文的主要工作及章節(jié)安排15-16
• 第二章 行為樹技術的研究與分析16-28
• 2.1 引言16
• 2.2 行為樹基本概念16-21
• 2.2.1 行為樹16-17
• 2.2.2 行為節(jié)點17-18
• 2.2.3 組合節(jié)點18
• 2.2.4 前提節(jié)點18-19
• 2.2.5 帶優(yōu)先級的選擇節(jié)點19
• 2.2.6 不帶優(yōu)先級的選擇節(jié)點19-20
• 2.2.7 帶權值的選擇節(jié)點20
• 2.2.8 組合節(jié)點的狀態(tài)20-21
• 2.3 從有限狀態(tài)機到行為樹21-24
• 2.3.1 轉換到特定狀態(tài)21
• 2.3.2 轉換到不同狀態(tài)21-22
• 2.3.3 轉換到多個狀態(tài)22-23
• 2.3.4 循環(huán)跳轉23-24
• 2.4 共享節(jié)點行為樹24-26
• 2.4.1 節(jié)點構成24-26
• 2.4.2 復合節(jié)點26
• 2.5 機器學習與行為樹26-27
• 2.6 本章小結27-28
• 第三章 基于Q學習算法的行為樹模型28-39
• 3.1 引言28
• 3.2 Q學習算法28-29
• 3.3 Q學習行為樹29
• 3.4 算法流程29-32
• 3.4.1 建立知識29-30
• 3.4.2 Q條件節(jié)點30-31
• 3.4.3 重排樹拓撲31-32
• 3.5 實驗仿真與分析32-37
• 3.5.1 智能代理32-34
• 3.5.2 區(qū)域設定34
• 3.5.3 獵物狀態(tài)和獎勵34-35
• 3.5.4 實驗分組35
• 3.5.5 結果與分析35-37
• 3.5.6 實驗結論37
• 3.6 本章小結37-39
• 第四章 基于行為樹技術的通用AI引擎設計與實現(xiàn)39-62
• 4.1 引言39
• 4.2 通用AI引擎AiGine的概要設計39-41
• 4.2.1 引擎定位39-40
• 4.2.2 性能目標40
• 4.2.3 引擎總體架構40-41
• 4.3 通用AI引擎AiGine的詳細設計與實現(xiàn)41-61
• 4.3.1 開發(fā)環(huán)境和開發(fā)工具41-42
• 4.3.2 基礎框架類42
• 4.3.3 智能代理42-45
• 4.3.4 決策系統(tǒng)45-52
• 4.3.5 感知系統(tǒng)52-56
• 4.3.6 行為系統(tǒng)56-59
• 4.3.7 消息機制59-61
• 4.4 本章小結61-62
• 第五章 基于通用AI引擎的策略游戲設計與實現(xiàn)62-72
• 5.1 引言62
• 5.2 Unity3D游戲引擎簡介62-63
• 5.3 游戲的概要設計63-64
• 5.3.1 游戲項目的基本信息63
• 5.3.2 游戲的基本流程63-64
• 5.4 游戲的詳細設計與實現(xiàn)64-71
• 5.4.1 項目的資源組織64-65
• 5.4.2 游戲的主體架構65-66
• 5.4.3 游戲的主體流程66-67
• 5.4.4 游戲的類組件67-70
• 5.4.5 游戲運行效果70-71
• 5.5 本章小結71-72
• 第六章 總結與展望72-74
• 6.1 工作總結72-73
• 6.2 展望73-74
• 參考文獻74-76
• 致謝76-77
• 攻讀碩士學位期間所發(fā)表的學術論文77

【共引文獻】

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本文編號：293438